Frontierele viitorului medical

Avansurile recente a ceea ce numim generic Inteligența Artificială (AI), în special prin modelele actuale cele mai cunoscute precum ChatGPT, au început să-și facă simțită prezența și în practica medicală, oferindu-ne astfel primele întrezăriri ale unui viitor care pare să vireze dinspre SF înspre un „probabil” cotidian.

 Zonele din medicină cele mai propice aplicării AI în forma ei curentă sînt recunoașterea unor tipare vizuale (pattern recognition) și asocierea acestora în termeni statistici sau probabilistici cu anumite boli. Un exemplu ar fi analiza electrocardiogramei (EKG). Spitalul Mayo Clinic din Statele Unite folosește deja AI în sistemul său informatic pentru analiza automată a traseului EKG. Astfel, medicii primesc instantaneu informații care altfel ar fi disponibile doar în urma mai multor investigații suplimentare, precum ecografia cardiacă sau RMN-ul. AI implementată de Mayo Clinic indică pentru fiecare electrocardiogramă probabilitatea ca pacientul să aibă o boală structurală, precum stenoza aortică sau amiloza cardiacă. Mai mult decît atît, aceasta estimează probabilitatea ca pacientul să dezvolte în viitor tulburări de ritm cardiac precum fibrilație atrială.

O altă utilizare actuală bazată pe recunoașterea automată a unor tipare este analiza și interpretarea imagisticii medicale precum radiografia toracică sau computer tomograful. Nu doar că AI este promițătoare pentru îmbunătățirea acurateții diagnosticului, dar ea introduce și o nouă dinamică în modul în care privim practica medicală și serviciile de sănătate.

Într-un studiu apărut în revista Nature în august 2024, modelele generaliste de Inteligență Artificială cele mai recente (ChatGPT-4 și Claude 3) au fost testate împreună cu medici specialiști pentru anumite sarcini de diagnosticare prin analiza unor imagini clinice sau investigații precum detectarea pneumoniei pe radiografia de torace sau a unei patologii vizibile la computer tomograf. AI a avut rezultate mai bune decît medicii individuali, mai ales la acele sarcini unde existau tipare vizuale specifice.

Povestea devine mai nuanțată și mai interesantă atunci cînd AI este comparată cu un colectiv de medici (ChatGPT versus o echipă de medici). Echipa de experți umani a avut rezultate considerabil mai bune decît Inteligența Artificială („înțelepciunea mulțimilor”?). Această diferență de rezultat reliefează două aspecte critice despre viitorul tehnologiei în domeniul medical: puterea Inteligenței Artificiale în contexte specifice și valoarea persistentă a colaborării umane.

Sistemele AI au o capacitate supraomenească de a analiza o cantitate foarte mare de date, de a recunoaște tipare subtile și, ca atare, posibile semne precoce de boală care ar putea fi ratate de un medic clinician (supraocupat, obosit, fără resurse etc.). Viteza sistemelor este cu ordine de mărime mai mare decît cea a minții umane. AI nu are nevoie de pauze și poate „lucra” încontinuu. Aceste beneficii pot fi deosebit de relevante în mediile rurale sau oriunde există resurse insuficiente pentru servicii medicale (de la medici de familie suprasolicitați la specialiști prea puțini).

AI poate fi aici un agent clinic complementar vital care să amelioreze procesul de diagnosticare și să reducă erorile medicale. De exemplu, spitalele și dispensarele din mediul rural, deși unele dintre ele sînt echipate cu aparate pentru efectuarea radiografiilor și cu personal tehnic auxiliar, duc lipsă de radiologi. Un sistem de AI care poate citi cu precizie radiografiile și poate semnala potențiale probleme pentru investigații suplimentare sau tratament specific ar fi de neprețuit. Nu numai radiologia poate beneficia de noua tehnologie. AI ar putea ajuta la diagnosticarea rapidă și corectă a unui segment din patologiile dermatologice, oftalmologice și chiar oncologice unde detectarea precoce este crucială pentru îmbunătățirea rezultatelor.

Telemedicina a reprezentat mult timp o speranță pentru viitorul medicinei. În timpul pandemiei de COVID-19, aceasta a cunoscut o dezvoltare accelerată (dincolo de consultațiile online, ne putem gîndi la telechirurgia robotică), dar în ultima vreme pare a da semne de regres. Printre posibilele cauze se numără cadrul legislativ restrictiv, dar și resursa umană (lipsa satisfacției sau dificultăți legate de competențele tehnice). „Preluarea” acestui segment de către Inteligența Artificială va fi poate elementul care lipsea pentru a duce la împlinirea promisiunilor telemedicinei.

Cu toate acestea, trebuie să recunoaștem limitele actuale ale AI. Studiul publicat în Nature a arătat că înțelepciunea colectivă depășește cu mult (deocamdată) Inteligența Artificială. Acest lucru nu este, desigur, total surprinzător (mai ales pentru cei cu „înclinație umanistă”) – inteligența umană prosperă în nuanțe prin gîndire critică și prin abilitatea de a colabora. Foarte recent, ChatGPT a primit un update (ChatGPT o1-preview) capabil de gîndire complexă, în lanț, care poate reveni asupra propriilor premise. De văzut dacă această nouă versiune va fi încă și mai revoluționară decît ceea ce am experimentat pînă acum.

În acest context excesiv de raționalizat și tehnologizat, va rămîne comunicarea (și tot spectrul de emoții și stări pe care îl presupune) apanajul oamenilor? Și aici viitorul s-ar putea dovedi surprinzător. Un studiu a comparat răspunsurile (în scris) ale unor medici cu răspunsurile ChatGPT la întrebările unor pacienți. Răspunsurile AI au fost considerate mai bune nu numai din punct de vedere al conținutului medical, dar și în ceea ce privește gradul de empatie exprimat față de pacient (desigur, nu știm dacă după o perioadă de empatie prin AI pacienții nu vor începe să prefere medici insensibili, dar „reali”).

ADN, IQ & AI

Descoperit în sistemele imunitare adaptive ale bacteriilor, CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) funcționează ca niște „foarfeci” moleculare ce permit oamenilor de știință să taie și să lipească secțiuni de ADN cu o precizie fără precedent. Aplicațiile potențiale sînt radical transformative: eradicarea bolilor genetice, îmbunătățirea rezistenței culturilor agricole, chiar și recrearea speciilor dispărute.

Deși ipotezele privind beneficiile tehnologiei CRISPR sînt fascinante, un oarecare grad de precauție se impune. Limitele tehnologice încă restricționează eficacitatea, iar siguranța pe termen lung nu este deocamdată confirmată. Efectele off target – editări neintenționate ale genomului – prezintă riscuri semnificative. Editarea unei gene ar putea perturba, fără să vrem, o alta, conducînd la consecințe nefaste. În plus, livrarea eficientă a componentelor CRISPR în celulele umane rămîne o provocare. Deși se realizează progrese spectaculoase, complexitatea biologiei umane face ca aplicațiile clinice să navigheze în ape neexplorate.

Considerațiile etice complică și mai mult peisajul. Posibilitatea „bebelușilor creați la comandă” nu mai pare atît de îndepărtată. Ar trebui să permitem îmbunătățiri genetice care depășesc tratarea bolilor – cum ar fi culoarea ochilor? Dar ameliorarea abilităților fizice sau creșterea fondului genetic asociat IQ-ului (semnificația IQ-ului și posibilitatea determinării genetice fiind în sine subiecte complexe)? Apare și problema consimțămîntului: alterarea liniei germinale înseamnă că schimbările sînt ereditare, afectînd generațiile viitoare care nu au nici un cuvînt de spus în această privință.

Se conturează astfel un orizont deopotrivă seducător și tulburător. Acceleraționiștii își imaginează un viitor în care biologia sintetică ne va permite să programăm organisme asemenea computerelor și să obținem soluții de bioinginerie pentru schimbările climatice sau colonizarea spațiului. Alții avertizează asupra faptului că accesul diferit la tehnologiile de îmbunătățire exacerbează inegalitățile sociale. Există chiar speculații despre readucerea la viață a unor specii precum mamutul lînos pentru a combate dezechilibrele ecologice – un scenariu de tip Jurassic Park.

 Ethan Mollick, profesor la University of Pennsylvania, argumentează în cartea lui Co-Intelligence – Living and Working with AI (2024) că cel mai benefic mod de a privi Inteligența Artificială și transformarea viitorului apropiat este acela al colaborării (nu al competiției) cu o formă de inteligență străină (alien intelligence) față de care trebuie să avem curiozitate pentru a-i descoperi avantajele, dar și limitele.

Nimeni nu știe cu adevărat (nici măcar inginerii care programează aceste sisteme) de ce e capabilă generația actuală de AI (cu atît mai puțin versiunea de peste trei, cinci sau zece ani). Si nici de ce nu e capabilă. Mollick folosește metafora unei „frontiere neregulate” (jagged frontier): AI ar fi o cetate înconjurată de un zid neregulat (distanța pînă la zid reprezentînd capabilitățile AI) care pe alocuri se apropie tangențial de cetate, iar pe alocuri s-ar extinde pînă departe.

Unii cercetători văd o nouă eră. Timp de secole, oamenii s-au bazat pe natură pentru a obține „medicamente miraculoase”, extrăgînd leacuri din ciuperci, plante și animale. Secolul al XX-lea a adus revoluția biotehnologiei, cînd oamenii de știință și-au îndreptat atenția spre interiorul corpului uman, învățînd să proiecteze tratamente pe baza moleculelor și proteinelor care funcționează în organismele noastre. Astăzi, Inteligența Artificială, o entitate exterioară ființei, este pregătită să devină principalul instrument de inovare medicală. Această eră, denumită uneori „era programării”, promite să redefinească modul în care abordăm descoperirea medicamentelor și tratarea bolilor genetice​.

La baza acestei transformări se află plierea proteinelor – un proces biologic crucial care determină cum funcționează proteinele, acele mașinării moleculare care alimentează viața. Prezicerea modului în care aceste proteine se pliază, pe baza secvențelor de aminoacizi, a constituit un traseu complex și anevoios. Forma proteinelor este strîns legată de funcțiile acestora, chiar și cele mai mici modificări în structura lor pot duce la boli precum Alzheimer sau cancer. Înțelegerea și prezicerea acestor structuri au necesitat, istoric, lucrări de laborator lungi și costisitoare, adesea durînd ani de zile pentru a mapa o singură proteină.

Recent intervine AlphaFold, un instrument de AI dezvoltat de Google DeepMind. În 2020, acesta a făcut senzație reușind să rezolve problema plierii proteinelor, utilizînd învățarea automată pentru a prezice structura proteinelor cu o acuratețe fără precedent. Impactul acestei tehnologii este substanțial – accelerînd cercetări care altădată durau ani de zile la doar cîteva săptămîni sau chiar zile. Oamenii de știință pot acum prezice structura oricărei proteine, fie umană, fie din alte organisme, inclusiv virusuri și bacterii. Această capacitate ar putea conduce la dezvoltarea de noi tratamente pentru boli precum cancerul și bolile tropicale neglijate​.

Prin instrumente de Inteligență Artificială precum AlphaFold, se deschid noi posibilități nu doar în tratarea bolilor, ci și în înțelegerea vieții înseși. Această nouă eră a ingineriei genetice și a descoperirii de medicamente asistate de AI ne apropie de realizarea terapiilor pentru maladii anterior netratabile, ridicînd în același timp noi provocări științifice și etice cu privire la cît de departe putem – și ar trebui – să mergem în remodelarea lumii biologice.

Revenind la Jurassic Park, faimoasa replică a personajului interpretat de Jeff Goldblum va trebui păstrată în minte mult timp de acum înainte: „Cercetătorii voștri au fost atît de preocupați să se întrebe dacă ar putea, încît nu s-au gîndit să se întrebe dacă ar trebui”.

Bogdan Enache este cardiolog specializat în electrofiziologie, absolvent al Universității de Medicină și Farmacie din Timișoara și al London School of Economics. Practică în Timișoara și Monaco.